Недавние достижения в технологиях беспроводной связи привели к созданию огромного количества данных, которые передаются повсеместно. Большая часть такой информации является частью обширной и общедоступной сети, которая соединяет различные стационарные и мобильные устройства по всему миру. Возможности электронных устройств также увеличиваются день ото дня, что приводит к большему объему генерации данных и обмена информацией через сети. Аналогичным образом, с ростом разнообразия и сложности структур мобильных сетей увеличилась частота возникновения нарушений безопасности в ней. Это препятствует внедрению интеллектуальных мобильных приложений и услуг, о чем свидетельствует большое разнообразие платформ, которые предоставляют услуги хранения данных, вычислений с данными и приложений конечным пользователям. В таких сценариях становится необходимым защитить данные и проверить их использование в сети и приложениях, а также проверить их некорректное использование с целью защиты частной информации. Согласно данному исследованию, модель безопасности на основе искусственного интеллекта должна обеспечивать конфиденциальность, целостность и надежность системы, ее оборудования и протоколов, управляющих сетью, независимо от ее создания, чтобы управлять такой сложной сетью, как мобильная. Открытые трудности, с которыми все еще сталкиваются мобильные сети, такие как несанкционированное сканирование сети, мошеннические ссылки и т.д., были тщательно изучены в данной статье. Также в данном материале обсуждаются несколько технологий машинного и глубокого обучения, которые можно использовать для создания безопасной среды, а также многие угрозы кибербезопасности. Необходимо обратиться к необходимости разработки новых подходов для обеспечения высокого уровня безопасности электронных данных в мобильных сетях, поскольку возможности повышения безопасности мобильных сетей безграничны. Сеть; информационная безопасность; компьютерная безопасность; искусственный интеллект; машинное обучение; глубокое обучение; угрозы; кибератаки; уязвимости.